mod: torch.nn.Module = self.get_submodule(module_path) if not hasattr(mod, param_name): raise AttributeError(mod._get_name() + " has no attribute `" + param_name + "`") param: torch.nn.Parameter = getattr(mod, param_name) if not isinstance(param, torch.nn.Parameter): raise Attr...
当前键值对进入register_parameter()方法。 def __setattr__(self, name: str, value: Union[Tensor, 'Module']) -> None: def remove_from(*dicts_or_sets): for d in dicts_or_sets: if name in d: if isinstance(d, dict): del d[name] else: d.discard(name) params = self.__dict__.g...
def__setattr__(self,name,value):...params=self.__dict__.get('_parameters')ifisinstance(value,Parameter):ifparams is None:raiseAttributeError("cannot assign parameters before Module.__init__() call")remove_from(self.__dict__,self._buffers,self._modules)self.register_parameter(name,value)....
我按照官方文档,将其中的self.parameters()改成了mindspore中nn.Cell模块里面的get_parameters()方法,返回的也是迭代器 现在的报错是 :AttributeError: 'Parameter' object has no attribute 'uniform_' 但我在文档里好像没找到uniform_()的替换,请教一下这里该怎么写呀?chengxiaoli 帖子 503 回复 1427 用户您好,...
remote( "parameter_server", get_parameter_server, args=(num_gpus,)) 就调用到了之前提到的 get_parameter_server,正式构建了参数服务器,注意,这里是在 worker 调用 get_parameter_server,但是 get_parameter_server 在 master 之上运行,在 master 之上建立参数服务器。 此时逻辑拓展如下: 代码语言:javascript ...
Parameter: 是nn.parameter.Paramter,也就是组成Module的参数。例如一个nn.Linear通常由weight和bias参数组成。它的特点是默认requires_grad=True,也就是说训练过程中需要反向传播的,就需要使用这个 import torch.nn as nn fc = nn.Linear(2,2) # 读取参数的方式一 ...
1 Parameter 参数类源码 Parameter作为Module类的参数,可以自动的添加到Module类的参数列表中,并且可以使用Module.parameters()提供的迭代器获取到,所以这个类是一切网络结构数据的核心。 class Parameter(torch.Tensor): # 这个方法比__init__方法更先执行,这里就理解为一种初始化方法 ...
Parameter dense1_bias (shape=(1,), dtype=float32) ) params['params']['layers_2'] FrozenDict({ kernel: Array([[-0.20739523], [ 0.16546965], [-0.03713543], [-0.04860032], [-0.2102929 ], [ 0.163712 ], [ 0.27240783], [-0.4046879 ]], dtype=float32), ...
import torchimport torch.nn as nnimport torchvisionprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...
此时,如果你对整个模型统一调用prepare方法,这些参数的组别信息会丢失,你会看到如下告警信息:FSDP Warning: When using FSDP, several parameter groups will be conflated into a single one due to nested module wrapping and parameter flattening. 告警信息表明,在使用 FSDP 对模型进行包装后,之前创建的参数组信息...